Un model ușor de rețea neurală convoluțională-Reformer pentru detectarea eficientă a convulsiilor epileptice

Această lucrare propune CNN-Reformer, un model ușor de învățare profundă care combină rețelele neuronale convoluționale cu mecanisme de atenție pentru a detecta crizele epileptice din înregistrări EEG pe termen lung în timp real. Modelul atinge 97,57% sensibilitate și 98,09% acuratețe pe seturi de date standard, reducând în același timp povara computațională și ratele de detectare falsă.